Wi-Fi를 이용해 벽 너머의 글자를 읽는다?

To showcase the capabilities of the proposed pipeline in imaging complex details, the researchers have shown how WiFi can image the English alphabet, even through walls. Credit: Mostofi Lab)

(Sample imaging in non-through-wall settings: Their method can image details of letter P in ways not possible before. Credit: Mostofi Lab)

Wi-Fi는 우리 주변에서 편리하게 데이터를 무선으로 이용할 수 있게 해주는 고마운 문명의 혜택입니다. 그런데 일부 과학자들는 Wi-Fi가 데이터 전송이라는 본연의 임무 이외에 다른 유용한 일을 할 수 있다고 보고 있습니다.

캘리포니아 대학 산타 바바라 캠퍼스의 야사민 모스토피 (Yasamin Mostofi) 교수 연구팀은 Wi-Fi를 이용해 벽 뒤에 있는 물체도 투과해서 볼 수 있는 이미징 기술을 개발했습니다.

이상하게 들릴 수 있지만, 결국 Wi-Fi 역시 전자기파로 얇은 벽을 투과할 수 있으며 중간에 장애물이 있어도 회절에 의해 신호가 전달될 수 있습니다. 그리고 당연히 물체에 부딪히면 일부는 반사되어 되돌아오기 때문에 레이더처럼 사용할 수 있는 것입니다.

다만 본래 그런 목적으로 개발된 것이 아니기 때문에 Wi-Fi 이미지의 품질은 유용한 목적으로 사용되기엔 너무 낮았습니다. 연구팀은 최근 열린 2023 IEEE National Conference on Radar (RadarConf)에서 이미지 품질을 높일 수 있는 새로운 기술을 공개했습니다.

이 기술은 켈러의 Geometrical Theory of Diffraction (GTD)혹은 켈러 콘 (Keller cone)이라고 불리는 데 기술적 내용은 복잡하지만, 전파가 닿는 사물의 가장 자리에 집중해 대략적인 윤곽을 알아낼 수 있습니다. 이를 수학적으로 분석하면 얇은 벽 정도는 쉽게 투과해 무엇이 있는지 확인할 수 있습니다.

(동영상)

물론 사실 이미지의 퀄러티는 여전히 좋은 편이 아니지만, 사람의 윤곽을 확인하는 정도라면 충분한 수준입니다. Wi-Fi는 가정은 물론 공공장소에 이미 깔려 있는 기본 인프라이기 때문에 이를 이용하면 군중의 동선 추적이나 방법 시스템, 그리고 의료용 환자 움직임 추적 등 여러 가지 목적으로 사용할 수 있습니다. 예를 들어 혼자 사는 노인의 경우 하루 종일 움직임이 관찰되지 않으면 뭔가 문제가 생겼을 가능성이 높습니다.

실제 상용화는 결국 가격이 저렴하고 사람의 동선을 추적하는 데 충분히 신뢰할 수 있는 결과를 보여줄 수 있는지에 따라 결정될 것 같습니다. 과연 Wi-Fi가 새로운 용도를 찾을 수 있을지 결과가 주목됩니다.

참고

https://techxplore.com/news/2023-09-method-wifi-walls.html

https://web.ece.ucsb.edu/~ymostofi/WiFiReadingThroughWall

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통계 공부는 어떻게 하는 것이 좋을까?

사실 저도 통계 전문가가 아니기 때문에 이런 주제로 글을 쓰기가 다소 애매하지만, 그래도 누군가에게 도움이 될 수 있다고 생각해서 글을 올려봅니다. 통계학, 특히 수학적인 의미에서의 통계학을 공부하게 되는 계기는 사람마다 다르긴 하겠지만, 아마도 비교적 흔하고 난감한 경우는 논문을 써야 하는 경우일 것입니다. 오늘날의 학문적 연구는 집단간 혹은 방법간의 차이가 있다는 것을 객관적으로 보여줘야 하는데, 그려면 불가피하게 통계적인 방법을 쓸 수 밖에 없게 됩니다. 이런 이유로 분야와 주제에 따라서는 아닌 경우도 있겠지만, 상당수 논문에서는 통계학이 들어가게 됩니다. 문제는 데이터를 처리하고 분석하는 방법을 익히는 데도 상당한 시간과 노력이 필요하다는 점입니다. 물론 대부분의 학과에서 통계 수업이 들어가기는 하지만, 그것만으로는 충분하지 않은 경우가 많습니다. 대학 학부 과정에서는 대부분 논문 제출이 필요없거나 필요하다고 해도 그렇게 높은 수준을 요구하지 않지만, 대학원 이상 과정에서는 SCI/SCIE 급 논문이 필요하게 되어 처음 논문을 작성하는 입장에서는 상당히 부담되는 상황에 놓이게 됩니다. 그리고 이후 논문을 계속해서 쓰게 될 경우 통계 문제는 항상 나를 따라다니면서 괴롭히게 될 것입니다. 사정이 이렇다보니 간혹 통계 공부를 어떻게 하는 것이 좋겠냐는 질문이 들어옵니다. 사실 저는 통계 전문가라고 하기에는 실력은 모자라지만, 대신 앞서서 삽질을 한 경험이 있기 때문에 몇 가지 조언을 해줄 수 있을 것 같습니다. 1. 입문자를 위한 책을 추천해달라 사실 예습을 위해서 미리 공부하는 것은 추천하지 않습니다. 기본적인 통계는 학과별로 다르지 않더라도 주로 쓰는 분석방법은 분야별로 상당한 차이가 있을 수 있어 결국은 자신이 주로 하는 부분을 잘 해야 하기 때문입니다. 그러기 위해서는 학과 커리큘럼에 들어있는 통계 수업을 듣는 것이 더 유리합니다. 잘 쓰지도 않을 방법을 열심히 공부하는 것은 아무래도 효율

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150년 만에 다시 울린 희귀 곤충의 울음 소리

( The katydid Prophalangopsis obscura has been lost since it was first collected, with new evidence suggesting cold areas of Northern India and Tibet may be the species' habitat. Credit: Charlie Woodrow, licensed under CC BY 4.0 ) ( The Museum's specimen of P. obscura is the only confirmed member of the species in existence. Image . Credit: The Trustees of the Natural History Museum, London ) 과학자들이 1869년 처음 보고된 후 지금까지 소식이 끊긴 오래 전 희귀 곤충의 울음 소리를 재현하는데 성공했습니다. 프로팔랑곱시스 옵스큐라 ( Prophalangopsis obscura)는 이상한 이름만큼이나 이상한 곤충으로 매우 희귀한 메뚜기목 곤충입니다. 친척인 여치나 메뚜기와는 오래전 갈라진 독자 그룹으로 매우 큰 날개를 지니고 있으며 인도와 티벳의 고산 지대에 사는 것으로 보입니다. 유일한 표본은 수컷 성체로 2005년에 암컷으로 생각되는 2마리가 추가로 발견되긴 했으나 정확히 같은 종인지는 다소 미지수인 상태입니다. 현재까지 확실한 표본은 수컷 성체 한 마리가 전부인 미스터리 곤충인 셈입니다. 하지만 과학자들은 그 형태를 볼 때 이들 역시 울음 소리를 통해 짝짓기에서 암컷을 유인했을 것으로 보고 있습니다. 그런데 높은 고산 지대에서 먼 거리를 이동하는 곤충이기 때문에 낮은 피치의 울음 소리를 냈을 것으로 보입니다. 문제는 이런 소리는 암컷 만이 아니라 박쥐도 잘 듣는다는 것입니다. 사실 이들은 중생대 쥐라기 부터 존재했던 그룹으로 당시에는 박쥐가 없어 이런 방식이 잘 통했을 것입니다. 하지만 신생대에 박쥐가 등장하면서 플로팔랑곱

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9000년 전 소녀의 모습을 복원하다.

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